integer_encoded = label_encoder.fit_transform('service_unit') integer_encoded = label_encoder.fit_transform('day_icu_intime')报错
时间: 2024-01-17 16:05:26 浏览: 33
这个错误是因为你传递给fit_transform()方法的参数不是一个数组,而是一个字符串。你需要将字符串转换成数组才能正确地使用LabelEncoder进行编码。
以下是一个修改后的代码示例:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 创建一个非数值型特征列表
feature_list = ['service_unit', 'sales_unit', 'service_unit', 'sales_unit']
# 创建一个LabelEncoder对象
label_encoder = LabelEncoder()
# 对特征列表进行整数编码
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(feature_list)
# 输出整数编码后的结果
print(integer_encoded)
```
在上述代码中,我们将特征列表feature_list作为数组传递给fit_transform()方法,避免了传递字符串导致的错误。
如果你需要对单独的一个特征进行编码,可以将该特征放到一个列表中,再将列表作为参数传递给fit_transform()方法,例如:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 创建一个非数值型特征
feature = ['service_unit', 'sales_unit', 'service_unit', 'sales_unit']
# 创建一个LabelEncoder对象
label_encoder = LabelEncoder()
# 对特征进行整数编码
integer_encoded = label_encoder.fit_transform([feature])
# 输出整数编码后的结果
print(integer_encoded)
```
在上述代码中,我们将特征放到一个列表中,再将列表作为参数传递给fit_transform()方法进行编码。